Статьи
В будущем пропадет приватность: интервью Леонида Ткаченко, директора департамента Big Data МТС
bg

В будущем пропадет приватность: интервью Леонида Ткаченко, директора департамента Big Data МТС

В будущем пропадет приватность: интервью Леонида Ткаченко, директора департамента Big Data МТС

2019-05-20 15.54.04.jpg

МТС занимается социальной деятельностью уже много лет. Как появилась идея использовать Big Data для социальных проектов?

МТС давно работает с большими данными и развивает универсальную компетенцию в этом направлении. Мы видим, что данные можно использовать в разных областях, не только в коммерческих целях, но и на благо общества. Поэтому считаем важным делать что-то полезное для людей. 

Как вы считаете, каким будет мир к 2040 году, если учитывать влияние Big Data на все сферы жизни. Какая роль будет у телеком-компаний в будущем? 

Мир безусловно изменится. Я считаю, что за это будут ответственны три ключевые технологии: Big Data, искусственный интеллект и виртуальная реальность. Если уж мы говорим о Big Data, то она обеспечит полную прозрачность нашей жизни, про каждого человека будет максимально все известно. Так наше общество еще никогда не жило, всегда была какая-то зона privacy. В будущем это станет практически невозможным. 

Из-за того, что данных становится все больше, требуется создать мощную IT-инфраструктуру. С какими вызовами сталкиваются телеком-компании в этой сфере? 

ИТ-ландшафт телеком-компаний очень сложный. Здесь очень много систем, которые живут по своим правилам: биллинг, системы самообслуживания, CRM, системы в контактных-центрах, в рознице и других направлениях. Для телеком-практики это стандартная ситуация — каждая из них выполняет свою функцию. Но когда мы ставим задачу: из всех имеющихся систем начать собирать данные про абонентов, нам нужна некая комплексная сквозная ИТ-архитектура. Это сложно. Оптимальная архитектура очень непроста, потому что мы приходим в работающий организм и пытаемся в нем создать параллельно некий другой «метаболизм».

Над какими ключевыми проектами вы работали в последний год?

Давайте я расскажу о ключевых коммерческих проектах МТС на основе Big Data. Во-первых, это МТС Маркетолог – сервис для продвижения продуктов и услуг сторонних компаний на основе сегментации абонентской базы МТС. Сегодня мы выделили уже более 200 сегментов, к которым мы либо относим, либо не относим каждого абонента МТС. Эту информацию рекламодатели успешно используют для таргетированной настройки своей рекламы. 

Во-вторых, проекты в сотрудничестве с МТС Банком. Первый – улучшение рискового скоринга. На основе информации о наших абонентах мы лучше понимаем риски по невозвратности кредитов. Важно отметить, что мы обрабатываем информацию только тех клиентов МТС Банка, кто выразил на это свое согласие. Второй – лидогенерация. У МТС Банка большой продуктовый портфель, под каждый из продуктов мы определяем целевую аудиторию среди наших абонентов (кому эти услуги точно нужны). В итоге МТС Банк получает возможность продвигать и рекламировать свои продукты, концентрируясь с большей вероятностью на тех, кто это купит.

В-третьих, система WorkForce Management – инструмент, который на основе больших данных (например: клиентопоток, сезонность, время на обслуживание клиента), позволяет создать максимально эффективный график работы сотрудников розничной сети МТС. 

И четвертый проект — модель управления и предсказания NPS, индекса удовлетворенности абонентов. Мы создали инструмент, позволяющий выяснить конкретную причину неудовлетворенности абонента, а, следовательно, можем исправить ситуацию. 

Проекты на базе Big Data создаются для решения разных социальных проблем —предупреждения пожаров, оказании экстренной помощи при землетрясениях, в работе с беженцами и других. Исходя из своего опыта, какая из социальных сфер нуждается в проектах на базе Big Data больше всего?

Мы внутри МТС внедрили ряд моделей, которые позволяют выявить высокопотенциальных сотрудников. На основе многих факторов, например, как человек себя ведет, как он общается со своими коллегами, мы можем выявить талантливых людей. 

Нам кажется, что для стран с неравномерным уровнем благосостояния эта модель была бы актуальна для всего населения. Если мы сможем выявлять талантливых ребят, живущих в провинции, не имеющих возможности получить качественное образование, и сможем помочь им выбраться и развиться, то в целом для общества это принесет огромную пользу.